1. 政治経済情勢活用ラジオ[PESUニュース]
  2. [13-4] 「自律的に学習できる..

▼本日の番組チャプター▼

() 世界経済の潮流 2024年I AIで変わる労働市場 / 労働者の属性(教育水準、性別、年齢)別にみたAIによる補完と代替

⁠⁠⁠https://www5.cao.go.jp/j-j/sekai_chouryuu/sh24-01/index-pdf.html⁠⁠⁠

() AIを開発・維持管理するだけでなく、労働者全体で効果的に活用できる能力やリテラシーが重要

() 「統計学は最強の学問である」とAIの話。どこまでを外れ値にしますか?である程度まで好きなデータ表にすることが出来てしまう話

() AIが提示する回答や戦略は理想論や机上の空論が多く、実現可能性とのギャップが大きいという指摘の登場/2025年7月

() AIの活用とともに「自律的に学習できる」という能力自体が人間には重要で、自分で問いを立てる能力が問われる?

() 「自律的学習に前向きな割合」で、日本は飛び抜けて悪い数値であり、40%を切っている。下位のほうの国でも60%程度ではある。この問題への警鐘

() あらゆるものにおいて、政府資料においても発行元はどこか?は必ずチェックしましょう

() しゃべってみた野村さんの感想:定点観測でのみ得られる微差変化、そして教育。AIの立ち位置は世界を変える汎用技術である点

() しゃべってみた飯田の感想:獣医さんは代替も補完もされない。AIは言語モデルだから、人間は言語思考だから出来るという生物的特徴を感じた

() 世界経済の潮流シリーズはすごく面白いので取り続けていきたい。たくさんストックがあるのでリクエストをいただけますと助かります

() タイムスリップ世界経済の潮流なんて収録しても面白いかも。予習復習で自己査察をマクロ経済の情報から出来る説

() この放送が流れるころにはヒューマノイドロボットが歩いているかも?各種企業ですでに働いている自律型ロボット

() ぜひいろんなところで放送を広めてくださると嬉しいです!経済循環で意思決定できる人材へ一緒に成長しましょう


※政治経済情勢は刻一刻と変化していますが、この放送は【2025年7月6日】時点で収録した内容です。ご了承下さい※


■政治経済情勢活用会とは?

設立趣意:私たちが目指すこと (note)

⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠https://note.com/pesu1759/n/nf02fcb099e48⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠


政治経済情勢活用ラジオは、毎日6時間以上国内・海外のニュースや経済レポート情報を見ている野村さんと、インタビューワーの飯田が、政治経済情勢を経営活動に活用できないかを目指して情報を読み解いていく試みの番組です。


普段から政治や経済のニュース新聞等を複数読んで精査する時間のない経営層やビジネスパーソンを対象に、時代や環境の流れをお伝えします。


■政治経済情勢活用ラジオ[PESUニュース]

Spotify・Apple Podcast・Amazon music・Pockets Castで配信中。「政治経済」で検索

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■注意事項

株価の上下や為替の上下、個別の業界や個別の企業などといった投資情報を取り上げているのではまったくなく、日本や海外の政治経済の環境が自分の会社や人生に与える影響を知ったうえで選択できるようになることを目指します。放送中のいかなる表現においても将来を断定するものではなく、あくまで私たちが想定した仮説に過ぎません。

サマリー

日本は自律的な学習能力に関する調査で他国と比較して著しく低い結果を示しています。AIを活用することで自立学習が促進される中、教育制度の見直しが必要とされています。日本は自律的な学習を促進するスコアで最下位にあり、AIの活用が求められる中、教育や企業経営の変化が急務です。マクロ経済においてAIがどのように利用されるべきか、また関連する法規制や国際ルールの形成が進む状況についても考察されています。AIの発展により自律的な学習が可能な時代が訪れていますが、日本は依然として自律的学習のスコアが最下位です。このエピソードでは、AIが求められる労働市場の変化とクリティカルシンキングの重要性について議論されています。

AIによる労働市場の変化
マクロのニュースを日常に落とし込む政治経済情勢活用ラジオ、前回からの続きです。
はい、では続きでございます。3本柱でね。
AIが影響を与える職業、AIが影響を与える労働者像が終わったところで、最後にAI活用に向けたリスキングと教育という大三節に入っていきます。
はい、では野村さん。
はい、これはね、もうさらっと言っちゃうんですけど、なぜかというと結構よく言われてるから。
そうね、これ1年前に、よく1年前にこれ言えたなっていうのがここまでの楽しさだったんだけど。
そうなんです。
ここに関しては、1年前の時点ではこれが限界だし、今も変わんないし。
本当に今ね、飯田さんがおっしゃったことが全てなんですよ。
ご興味をね、持ってもらうっていう観点においてちょっとご紹介していこうかなっていう程度で思っております。
これまで見てきたAI導入に伴う課題を解決して、AIの利活用を推進するにはどういうことが必要なのかと。
僕が茶目黙したのは、32ページなんですけどね。
AIを開発・維持・管理するための専門家の育成のみならず、AI利活用に関する知識や能力であるそもそものAIリテラシーを労働者全体で向上することが必要だと。
技術面を批判的に評価し、クリティカルシンキングね。
AIを効果的に活用することができる能力って定義してるんですよ。
つまりね、統計は統計だと分かることが大事だって僕は読み替えました。
いい人やね。何でもリテラシーってそういうところに行き着くっちゃ行き着くけどね。
っていうのが、苦々しく昔ちょっと僕が若い頃とか中年ぐらいの頃に思ってたのが。
何歳なんだこの人。一体何歳なんだ。
統計学は最強の学問である。
流行りましたね。
ちょっと流行ったんですよね。書いてある内容の批判とかそういうのとか消し殴って、実際統計学は最強の学問の一つであると僕も思います。
その上で、統計学は統計学なのよ。
そうね。
この倫理観じゃないけど、哲学を持って統計学を使ったら統計学は最強なんですよ。
分かりにくい方が視聴者さんにいらっしゃると思うんではっきり言ってしまうと、
要は統計学って式と変数いじったら見せたい表になるからっていうことが言いたいと思う。
そういうことです。そうなんです。
だから僕よく政府資料とか各国の経済指標とか持ってきた時に、あくまで統計データは統計データですからねってよく言うじゃないですか。
ミクロの現場の感覚もすごく大事ですからねって。これはね、その話なんですよ。
自律的学習の重要性
そうですね。ミクロの現場感覚っていうところを統計学とつなげてしゃべるんだったら、いわゆるハズレ値問題だと思ってて。
統計学ってどこまでをハズレ値にする、要は統計指標に入れないかっていう。
だから要はそこの数字いじることでこんなにたくさんいましたって言ったり、言わなかったりできるんだけど。
そうなんです。人間の意思でできちゃうんですね。
そうできちゃうんで、だからある意味で最強の学面でもあるんだけど。
そういうことです。
そのハズレ値の中に結構大事なことがあるとか、よく言われますけど地方創生とかで一番大事なのは声なき声で、声の大きい人の意見っていうのは実態ではないみたいなね、よく言われますけど。
そういうことをおそらく指してるんですよね。
そうですそうです。これがAIに対しても同じことが言えますよっていうことを僕は受け取ったんです。
なので技術面に限らずだとおそらくは思うんですけどね、今のAIは統計とベクトルだから両列だからっていうことをちゃんと理解した上で使いましょうねっていうところ。
仕組みがね。
仕組みをしっかり理解した上で何ができるのか、できるんだけど人間が補完したりちょっと支えてあげないといけないよっていうところを上手く理解していきましょうねっていうところがこの時点ではおっしゃっておられる。
せっかくなんでもう終わりも近いですから、2025年7月現在に出てきたようなお話もちょっと交えると。
ちょうどこの前後だったと思うんですけど、AIの提示するものは理想論基調の空論が多く実現性ギャップが高いっていうのがあって。
AIが出してくるのってめっちゃもっともらしいしめっちゃいい施策なんだけどちょっと理想すぎるというか。
実際そうはならんよねみたいな。その実現ギャップっていうのが大きいよみたいなのが結構指摘されてたり、もしかしたらこれの放送が出るところにはもっと言われてるかもしんないんだけど。
その辺もリテラシーかな。
さっきのはずれ…
そう、ハズレ値を見れないから。
たぶんな、そやな。
それかそのAIが方法論を出してくれたとして、その通りやったらいいんだはリテラシーがないよっていう。
まあ資料にはそう書いてある。
そういう指摘だね。
はい、ということでございます。
AIを公格的に活用することができる能力っていうのは、これも具体的により一段階書いてくれてて、
必ずしもAIモデルの開発に必要なスキルを指すのではなく、つまりAIを使ってコーディングや業務の効率化をできること自体を指すのではなくて、
AIを理解して活用して監視して批判的に考察できるスキルっていうのを私たちはAIを活用するスキルと定義していますよ。
これちょっと飛ばすんですけど、
AI活用能力とともに自立学習能力の向上も重要と。
36ページですね。
このようにAIに対応したリスキリングが各国において行われているがと、
AIに代替されない人間になるためには、
2025年7月現在この概念もどうなんだ説はもちろんあるんですけど、
この時点ではね、このように書かれていると。
AI活用能力とともに、自ら考え抜く力や自分で問いを立て、自立して学習ことのできる能力も重要であると。
僕はこっちの方をマクロ経済の人間としてはより重要視というか、目がついたなという感じがあります。
学習いらんやん説っていうのがあった中で、あるよっていう中で、
はっきり政府資料が自立して学習することのできる能力も重要であると書いてくれてるんですよね。
だから勉強せんでええよとは一言も言ってないっていうところがやっぱりね、
口を酸っぱくして言いたいところなんだろうなってすごい僕は感じる。
ポッドでとは言わんねんけど、AIの文脈でこいつ突っ込んでくるのは別の意味ないっていうグラフがついてるんですけどね。
今の言い方の村さん気づいたと思うんですけど。
26ページの右の1-3-5の図っていうのがあるんですが、
自立的学習に前向きな回答の割合ってことで、
自分の学校が休みになったとき、自分で勉強する自信があるかっていう回答なんですよ。
で、いろんな国並んでるんですね。フィンランド、メキシコからドイツ、カナダ、アメリカ、オーランダ、ポーランド、韓国とか書いてて、
大体の国が60%以上なんですよ。で、日本だけ40%聞いてて、特別ぶち抜けた悪い数字。
簡易20%の中でもですからね。
そう。簡易20%の入ってるのが韓国、ギリシャ、イスラエルで、その辺が大体60%前後くらいなんですよ。
で、日本が40%聞いてるから。
そうなんよね。
だから、休校、学校休みだったら、「よっしゃーい!」って言って遊びに行くっていうのが日本人というか。
まあそれ自体をね、別に大事は大事なんだけど、とはいえ自立的に自分からね、学習に前向き。
学習ということが楽しめとは言えへんけど、でも何かしらちょっと自分を成長させてみようかなみたいな気持ちがあるっていうことが重要ですよ。
っていうところはやっぱり書いてて。
あとこのね、2025年7月におけるAIをご利用の方々はもうわかると思うんですけど、
AI使うと自立学習超しやすいんですよね。
そうなんのよね。
ね。AIに質問をして、その質問の回答をもらったら、別に本当に学校の先生なくても勉強できちゃうから、
でもそれをする能力っていうのがものすごく低い国なんですよってなったら、これはこれで違う危機感を煽りたいんだねっていうのは意味合いは感じるよね。
日本の教育制度の課題
僕は文部科学方向に対する軽傷もすごく感じました。
財務省さんがね、文部科学省に対して、やいのやいの言うとんなーっていう資料を最近出しがちなんですけど、
経産省さんからもいいはるかみたいな。
もちろん文部科学行政は文部科学行政で、いろんな事情があって、いろんな歴史があって、文脈があって、
その中で皆さんにね、教育、義務教育というものを提供しないといけない、高等教育を提供しないといけないから、一概には言えないんですよ。
僕は経産省が正しいとか財務省が正しいとか言ってるわけでは決してなくて、ただ文部科学というものをどうしていくかっていうところも経済に直結してますよ。
教育は経済と直結しているんですからねっていう文脈を感じると思います。
しっかり内閣府レポートだから、ちゃんと各省庁にご配慮があるという感じ。
この辺は日銀資料とか経産省資料と違うよね。その経路感じるよね。
ちょっと感じますね。
あらゆるものにおいて文脈理解っていうのが物事を読むコツだと思ってるんですけど、だからこの資料を出してるのをどこでしたっけっていう発行元を意識しながら読むのがすごくいいかも。
そうですね。これの続きにそれこそ書いてるんですけれども、初期段階における学校教育は重要なんやけど、恋した能力を自律的に学習する能力。
日本ではみんなと同じことができる、言われたことを言われた通りにできる、上質で均質な労働者の育成が高度経済成長期までの社会の要請として学校教育に求められている。
書いてますね。
それが求められる時代やったよね。あ、思い出した。経済財政白書や。
もう第2回ですね。
第2回とかの時に、日本の歴史として明治維新以降、上質で均質な労働者の育成をすることによって、上質で均質な工業製品を大量生産することができたから、高度経済成長を達成することができましたよ。
これ関連するね、今回のやつも世界経済の潮流シリーズですけど、前回撮った2の方の中国の構造の時に、多分人口ボーナス期オーナス期の話をしたと思うんですよ。
そうだそうだ。
そこでも同じような話をしてるもんね。
同じような話してるもんね。
そうですね。
教育と経営の変化
国際体制白書の段階で、AIのこの2024年7月とか2020年とか、AIが出てくるだいぶ前の10何年とかっていう時点で、これからの経済は多種多様性っていうところに変わっていくから、そういう教育だったり、そういう学習、大人も含めね、変わっていかないといけないし、
企業の経営も中小企業だろうが大企業だろうが、そういう構造に変えていかないといけないですよ、言ってたわけじゃないですか。
で、こちらでも同じことが書かれていると。
環境が変わると求められる能力というか、性質、技能、多様性っていうものが求められるっていうところになってきて、それにアジャストですね、適応していかないといけないっていうところが書かれている。
これね、教育の文脈で書かれているけど、僕ね、マネジメントも全く同じじゃないかなって、僕はそういう読み方をしたんですよ。
その上でしかも、今までは環境が変化しているといっても、微差変化なわけですよ。
今回汎用技術によってゲームチェンジしますよっていうのを煽りまくってくる第一説があったわけですから。
そうなんです、はい。
だからそこに関してはもうちょっと意識持つ必要がありますねって感じかな。
で、この後に書いている、自ら課題を見つけ、それを可決する力を育成して、他者と共同し、自ら考え抜くのは十分なされていないではないかという指摘もあると。
これ指摘もあるっていうことはさ、やってねって言ってることじゃん。
今回のこの説を読む前に野村さんが言った通りなんですけど、いくらでも言われ続けていることだから、こういったことはこの辺でいいんじゃないですか。
AIの影響と規制
まあ大切な話のところに戻ったところですし、全体の総論としてのエンディングやりましょうか。
では、感想戦でございます。
はい、どうですか、喋ってみて。
1年前にこんなん言ってなんかホエーっていうのが。
雑な感想やな。
1年でさ、いろんな資料を読んでるから。
ああね。
1年前と、僕言うじゃん。1ヶ月ごとに定点観測経済指標していくと、毎日の変化ではわからんけど、1ヶ月っていう定点観測って変わってるから、変わってる実感が持てるんですよってよく言うじゃないですか。
1年だとね、ちゃんと感じられる。
そうね。
っていうのが一番思ったことです。
でも1年が本当に、今日も喋りましたけど、長いんか短いかわかんない。
いやあ、ほんまにね。
去年まだ吉田さんが首相やってたやつ。
いやあ、そやね。そっかーって、それが一番大きいかもしんない。
そっかーって感じよね。
うん。
それはそうかもしらん。
内容としては他なんかありました?
結局、教育なんやねっていうところに行き着くのと、前半の方がすごくインパクトが大きかったんですよ。
そうね。
当時読んだ時もそうだし、歴史に名前が残る技術なんだよっていうところは、やっぱり、ああ、意識しないといけないよねって。
そう、なんか最先端技術過ぎでAIが好きな人が煽ってるわけじゃなくて、もう制服見解ですっていう。
そうです。
これは違うよね。
経済構造そのものを変えるものだよっていうところはやっぱり。
マジでね、産業革命で工場ができてっていうのと一緒ですよってほんまに書いてるんだから。
そういうことです。
それよく言う人いますけど、政府も言ってますっていう。
そういうことです。
それが今までのね、なんか多分放送の中でもどっかで言いましたけど、暗号通貨とかの時の、わーって言ってる人たちと全然違うよっていう。
やっぱ日銀さんがそれは言ってなかったんですよ正直。
そうそうね。
正直。もちろんある程度の影響はあると思いますよっていう中でも、
まあでも法定通貨がぶっ飛ぶぐらいの危機があるから規制かけてやるねんとか一言も言ってないから。
そうね。
AIはね、今ちょっともうあまりにもマクロすぎて抽象すぎてやらなかったんだけど、
この後にね、安全なAIの利活用に向けた法規制や国際ルールの形成の動向の話とか。
書いてます書いてます。あえて取りませんでしたけど。
AIの安心安全信頼できる開発利用に関する大統領令。
米国の方ですでにAIに関する利活用をどういう風にしていかないといけないよね。国家として動かないといけないよねっていうことが書かれてたり、
あとね、AI開発者向け国際指針っていうのが出てたりとか。
未来の労働市場
レベチです。
レベチですね。
ぐらい捉えておられますよってことを認識する必要があるんだなっていうのは改めて1年経ってもやっぱそうだなって思った。
僕の感想いいですか。
ああはいはい。
僕やっぱ一番今回とって面白かったのは、もう獣医さんなんですよね。
ああ。
多分第1回か第2回だと思うんですけど、AIの職業で代替されるところ代替されない職業で、
医者とかは保管性が高く影響を受けているっていうのに獣医さんは入ってない。
そうね。
実際になんで着目したかっていうと、AI自体が言語モデルっていうじゃない。
言語を行列したり色々したりの処理をして結局何かを生成したりしてるわけだから、
人間は言語で思考をするものだから、だから人間の相手のものはAIにできても、
ああそっか。
だから言語思考をすることを前提に作られてるし、人間はそういう意味で言うと模してるんだなっていうのが、
ここに感じたよね。
ああなるほどね。
実際わかんないけど、おそらく犬は言語思考してないはずだから。
そうね。
言語モデル。だからそもそも言語自体が人類の開発物のはずだから。
そうよね。
そうそうそう。っていうのはここでちょっと歴史に思いを馳せましたね。
グッとくるよね。
グッときましたね。
グッとくるところがあるね。
それが一番。やっぱ人間は言葉で考える生物だからなんだっていうのはすごく思った。
なるほどな。いやぁ飯田さんらしいわ。そこはやっぱり。
あともう一つは世界経済の潮流シリーズ。面白いなーって思ったね。
ああありがとうございます。
いや毎回やりたいなと思って。
ああほんまに。ありがとうございます。
政治経済情勢活用ラジオで。
じゃあもうね、皆さんもね、ご賞もっとあればもうやらせていただきます。
実際わかんないですけど、一番ね、最速で視聴者になれる目の前に座っている私が楽しいだけの話があるんで。
これもぜひ意見。
このシリーズ面白いとかっておっしゃっていただいたら。
いただけるなら。
はい、もう全然僕もそれを追い続けますんで。
われわれね、無料で使えるからという理由もあって、経済系のものから、日本銀行のものから、いろんな政府資料を扱ってラジオ放送撮ってますけど、
それ自体が面白いのかどうかと、その中でもこの世界経済の潮流シリーズは面白いのかとか、ランキングじゃないけど、
はい、そうですね。
これ良かったですとかあれば、われわれ全部撮れないんですよね。
そうなの。
いっぱいあるから。
めちゃくちゃストックがあって。
そうそうそう。
で、遅れると意味ないものも多いし。
そうなんですよね、そう。遅れりもたくさんあるしね。
そう、と思っておりますので、ご意見いただけるのであればお手間かけますけども、どうぞよろしくお願いします。
どうぞよろしくお願いいたします。
というところですね。
はい。
ぜひ前回、たまたまこの2024に関しては両方撮りましたから、11のシリーズになります。
はい。
中国経済の構造もあれ本当に面白いマクロ経済ものなんで。
ありがとうございます。
もう一つ思ったのは、言ってしまえば今回のタイムスリップものだと思うんですよ。
ああ、そうね。
2024年にこんなの出てたんですよ。
はい。
うおーって話じゃないですか。
はい。
あんまためにならなきゃならないんですけど。
まあまあまあ。
その点で言うと、前回撮ったときに過去こんなのが世界経済の潮流シリーズだったんですよみたいな。
はい。
2005年はこんなんでとか。
はい。
あれ撮っても面白いかなと。
ああ、そうね。
だからタイムスリップ世界経済の潮流シリーズとかやってもいいかなとかは、ちょっと僕撮りながら思ってました。
はいはい。
あのエンディングの感想としてね。
ぜひぜひ。はい。
今のお話でぷって思い浮かんだが、
はいはい。
これあくまで2025年7月時点に撮ってるから、
そうね。
明日にはもう世界がまた変わってるかもしれない。
もう編集する私が怖いからやめてほしい。その言い方は。
でもAIはもうそういうマクロ経済を見る人間からしても、率直にそういうビード感で世界が変わっていってるから、
正直ね、マクロ経済の人間として何か意思決定してって言われると、
もちろん使うのよ。使うし活用するしここに書かれたとこやってるよ。
やってる上で決め打ちはできないっていうのがもう率直なところなのよ。
まあそれ何でもそうだけどね。
でもAIに関してはもう特に。
なので自律的学習か。自律的学習ってことは取り組んで、楽しみながらAI使って、
その上で決め打ちはしない。意外とこれは大事なのかなというふうに思ったりします。
だから明日もしかしたらすごいLLMが乗ったロボットが登場してきて、全然あり得るから。
この放送を流す頃にはこのヒューマノイで歩いてるかもしれない。
そうそうそう。でもあり得るかもしれないからね。
ちょうどこの前ニュースで出たとこじゃないですか。
ヒューマノイド130万円で買えますみたいなアメリカのやつね。
そうそうそう。実際出てるし、それがAmazonだったっけな。ちょっと忘れた。
いろんなところで働いてますからね。
そうそうそう。アメリカとか中国はヒューマノイドがちょっとしたものは、
自律学習の現状
実際工場で稼働してるっていう時代まで来てますから。
でもうちの国もファミレスでも猫ちゃんロボット動いてますから。
あとヒヨンさんがね、全自動で仕分けをやるっていうのも開発されたりとかしてて、
どんどんどんどんそういう時代になっていきますから。
というところが追加の感想です。
あと学習っていう面で言えるんだったら、この世界経済の潮流シリーズって使えるなと思うんが、
当時の世界経済について書いてるんですよね。今回取らなかったんですけど、
多分前回取ったんですよ。中国の時は。第2章に今の世界経済についてっていう。
大きいテーマが第1章なんですよね。今回AIの労働者の影響だから、それは1章なんですよ。
第2章が、2024年前半の世界経済の動向の分析とか、こういうことが書いてるみたいな。
これを自分の会社なり、私生活なり、キャリアステップなりで、
この経済をこういう環境に当ててっていうのを復習というか、
学習は何でも予習・復習が大事だと、いまだに思ってるタイプだから、
それするツールとしてこの資料面白いなって思う面もあります。
1年に2回か出てきますからね。この半年を振り返ってどうだったっていうところと、
自分の将来に身を馳せるっていう時間を、数十分ちょっと取ってみるっていうのもいいんじゃないかなって思いますね。
しかもそれを今の時代はこれを読んで自分で分析して当てはめるんじゃなくて、
それこそこいつをAIにぶち込んだりとかですね。
そうね。できることですね。
ノートブックレームに入れて会話するなりすることができるわけだから、
どんどんどんどんそれこそ使える人は学習サイクルを早められるし、
教育水準が高い人、便益が高いっていうのはなんとなく言いたいことは分かる気がする。
教育水準が高い人は多分自覚実習する能力をおそらくデータ的に高い。
日本の教育水準と課題
おそらくデータ的にね。
それは便益高いだろうなって今は思いましたね。他感想どうですか?
いや、そんな感じです。
世界経済の潮流シリーズをリクエストいただきまして撮りましたということで、
11のシリーズもぜひ合わせて聞いてください。
この放送が面白いと思っていただきましたら、毎回言っておりますけども、
お友達にぜひご紹介くださいっていうところですね。
広めたいのは、なんかね、最初にも言いましたけど、
僕ら別に政府の広報担当官じゃないんですけど。
そうなんですよね。まるでね、ちょっと政府の広報担当みたいになっちゃってますけど、
全く関係ないですからね。
本当に申し訳ないけど、はっきり言うと、これ楽なんすよ。
これこれ。
ネタがね、こんなにネタがたくさんあるから、新しく考えるより、
これ使うとね、我々そのネタ元として頼ってるっていう。
そういうのが事実なところなんですけど。
それを野村さんのフィルターを通して聞く楽しさとか、その視点勉強になるなとかね。
そうね。
思っていただけるんだったらですね、会社内とか、お友達とか、
いろんなところでこれ聞こうぜって言ってくれると、僕らはとても嬉しいと思っております。
多様な視点とかね、観点をご提供できればなと思っております。
あと我々政治経済情勢活用会っていうのは、経済循環に取り組みたいよっていうのがそもそもの目的ですから、
そちらの方もノートで公開しておりますので、読んでいただければ嬉しいです。
概要欄にリンク貼っております。
マクロモニュースを日常に落とし込む政治経済情勢活用ラジオ、インタビューワーの伊田でした。
そして毎日6時間以上国内海外のニュース情報を見ている
解説の野村でした。
解説野村でした。ありがとうございました。
ありがとうございました。
これシリーズの時撮ってなかったね。
ありがとうございます。
22:00

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